韭菜的修养
金融市场的量化密码系列文章（27）
韭菜的修养
作者：Michael Zhang 麦教授
“就像扑克牌里说的那样，'每个牌局都有一个给人送钱的傻瓜，如果你在牌局里待了30分钟，却还不知道谁是傻瓜，那你就是那个傻瓜。’”——沃伦·巴菲特
巴菲特在1998年2月29日发给伯克希尔·哈撒韦公司股东的一封信中使用了这一节的引文。它总结了1987年发生的大事件，包括1987年黑色星期一的股灾。巴菲特用拟人化的手法把大盘叫“市场先生”，他说如果投资者没有比市场先生有更高的知识，或者对企业和市场的理解没法超过市场先生，那就不属于这个游戏。
学习知识只是一方面，只有把知识融会贯通了，我们才能避免成为牌桌或市场里被人宰割的傻瓜。
如何分辨韭菜呢？我们来看一个例子：
假设一枚硬币是公平的。也就是说抛这个硬币时它落在正面（H）或反面（T）的概率相等。我把它扔了99次，每次都是正面。我下一次抛掷时落到反面的概率是多少？
如果把这个问题问给学校的数学系学生，答案几乎都会是：'在第100次掷骰子时，掷到反面的概率是50%。'
当被要求提供这个答案的理由时，学生会立刻吐槽自己在学校里学的东西并且拿出一系列证据来证明自己答案的正确性。
“抛硬币是一个独立的事件。硬币没有记忆，它不记得自己连续99次落在正面。在第100次掷硬币时，硬币落在反面的概率与之前每次掷硬币前的概率完全相同。而且是50%不变。'
这样回答的同学表现出的是天真，我们将其定义为 '一种缺乏经验、理解力或复杂性的状态。”它往往产生于一种忽视实用主义而倾向于道德理想主义的情况下。
自古以来，抛硬币一直是一种简单而流行的方法，用来帮助我们达成一个没有任何偏见和判断的决定。硬币之所以非常适合这项工作，是因为它有两面：正面和反面。抛硬币这个行为确实是一个随机实验，现实中只有两种可能的结果（二项式概率），要么是正面，要么是反面。一枚公平的硬币是指在抛掷的随机实验中，产生正面或反面的概率为50%。在古代，抛硬币的结果被认为是神的意志的表达。
这意味着什么呢？意思是说，回答第100次掷到反面的概率是50%的学生仍然相信硬币是公平的，即使已经连续99次落到了正面!
而一个有 '经验、理解力和老练 '的人是不会犯这种错误的。这样的人会按照以下思路进行推理。
“抛硬币的人在公平性问题上撒谎（或弄错）的可能性，远远大于一枚公平的硬币连续掷出100次正面的可能性。因此，我必须打赌，这枚硬币是不公平的。这是一个被操纵的游戏！'
假设硬币是公平的，很容易计算出公平的硬币100次掷出100个正面的概率。那就是 0.5^100。准确的说，是0.000000000000000000000000007888609052210118054117285652827862296732064351090230047702789306640625。这样算来，概率有点低，不是零，但也接近于零。
如果这是一场赌局，在硬币连续99次都落到了正面都是输的情况下，就应该产生上面的质疑。因为连续99次掷出正面的概率（0.5^99 ）也非常低，这时候依然认为第100次硬币掷出正面的概率是50%，那就成了巴菲特所说的在赌局中一直送钱却还不知道谁是傻瓜的人了。
在投资中，需要注意的就是这种情况，不管是赢了还是输了，都应该去寻找原因。如果把投资看作是抛掷一枚公平的硬币，很多时候输赢可能都存在运气成分，而关于运气，唯一确定的就是它一定会变化。然而现实中投资交易远比抛掷硬币要复杂，所以更要去寻找更深层次的原因，避免成为被割的韭菜。
有人做过这样的模拟实验，给定一定数量的行业，假设有两种投资者，一种是普通投资者，他们会以同等权重买入并持有每个行业。一种是有50%的准确率的投资者，也就是说，他们能够以一定的准确度来评估每个行业是否应该投资买入，而这里的评估方法假定就像抛一枚公平的硬币一样简单。研究人员模拟试验了投资者5年的表现范围，实验结果有点反直觉，在59%的滚动期中，买入并持有的普通投资者跑赢了50%准确率的投资者最好的表现。在6%的滚动期中，普通投资者只比50%准确率的投资者最差的表现差。
也就是说，在一定时间内一个表现出50%准确率的投资者有很大可能性会跑输买入并持有的投资者。实验者又分别将准确率改为40%和60%，结果发现只需要适度提高准确性，就可以在较短的时间范围内击败买入并持有的策略。
由于概率的固有性质，这项任务说起来容易，做起来难。即使我们找到了一种能达到60%准确率的方法，我们也可能无法建立对该准确率的信心。一件事情有60%的概率是正确的，并不排除它在很长一段时间内是错误的。一个命中率低于50%的策略可以伪装成一个更准确的策略，只是因为缺乏足够的时间和数据来得出真正的概率。
总而言之，如果你只依靠运气，打败最简单的买入并持有的策略都是很难做到的。要想持续战胜市场，就必须不断地深入研究盈利的原因，策略和技巧上的提升可以增加赢面。这也是我们做量化的时候必须要注意的，一个策略赢了，你可能认为你有优势，但实际上你并没有。如果你没有优势，反复应用它将导致越来越差的结果。
太多人不明白量化的竞争不是“人vs机器”，而是“会用的人vs不会用的人”。金融市场和外部世界是一样的，大脑在一个黑盒子里，什么都没有接触，需要各种感官传递信息给它。我们做量化也是在自己的盒子里，需要外部传递信息给我们做交易，根据信息的变化调整和优化策略。投资中的运气和技巧之间的区别可能是非常难以衡量的，看似好的或坏的策略可以归因于运气或技巧，而真相对策略的未来前景有着重要的影响。